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PDF 处理技能

教 Agent 用 Python 库读取、拆分、合并和创建 PDF 文件,覆盖日常文档自动化中最常见的 PDF 操作需求。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
谨慎使用
54/ 100 五分制 2.7 / 5
1 2 3 4 5 6
1信任安全18 / 25 · 3.6/5

该技能仅为本地PDF处理指导(pypdf/pdfplumber/reportlab),无网络请求、无凭据处理、无破坏性操作,最小权限良好;但缺乏数据流披露、回滚说明与发布者归属(发布者未验证),扣至18。

2可靠稳定10 / 20 · 2.5/5

示例代码自洽且可读,错误反馈指导(先检查提取文本再写解析)明确;但静态审查只能确认happy path:未处理加密PDF、extract_text为None已在部分示例中处理但不完整,无针对该技能路径的已验证测试,静态上限10。

3适用触发9 / 15 · 3.0/5

触发场景清晰(读取/创建/拆分/合并PDF),description与内容匹配;但未声明非适用边界,硬编码依赖/work/.venv环境与预装包,无中文支持说明,扣至9。

4规范维护7 / 15 · 2.3/5

仓库级MIT许可、版本与CI存在;但该技能本身无版本、无变更记录、无FAQ/已知限制、无维护者归属,文档层次单薄,扣至7。

5有效结果6 / 15 · 2.0/5

提供直接可用的代码片段,边际价值在于规范化的提取-检查流程;但无结果验证、示例输出不可独立复现,静态上限7,扣至6。

6证据核验4 / 10 · 2.0/5

代码片段为可审计的原始材料,且无夸大声明;但CI测试不覆盖此技能的关键路径,无可执行的第三方证据,静态上限5,扣至4。

证据充分度: 评估于 2026年9月10日 审查版本 eeb37df98b70
使用前请注意
  • 静态审查,未执行任何代码;评分置信度低。
  • 该技能假定/work/.venv中已安装pypdf、pdfplumber、reportlab,脱离该工作台环境时不可直接运行。
  • 示例未覆盖加密PDF、扫描件OCR、损坏文件等异常输入。
  • 这是eval示例技能,非生产级PDF工具;缺少版本与维护承诺。
  • 技能内容为英文,无中文场景说明。
查看完整评分方法 →

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

这是一个轻量的参考型技能,位于 skill-optimizer 仓库的 workbench 示例中(examples/workbench/pdf/references/pdf-skill/SKILL.md)。它本身不包含代码脚本,而是指导 Agent 使用 /work/.venv 中预装的 pypdf、pdfplumber 和 reportlab 三个 Python 库完成 PDF 的读取、文本提取、页面拆分、过滤和新建。技能强调一个关键工作流原则:先实际查看提取出的文本,再编写解析正则,不要根据任务提示猜测字段格式。它同时也是 skill-optimizer 评测工作台的被测示例,仓库用它演示正例(提取、拆分、创建)和负例(非 PDF 任务不应读取该技能文件)的评测方式。

技能以纯指令形式运行:引导 Agent 调用 pypdf 读取页面、拆分/写入 PDF 页面;用 pdfplumber 提取文本;用 reportlab 创建新 PDF。SKILL.md 提供四段可复用的示例代码:用 PdfReader 逐页提取并拼接文本;按行前缀(如 "Account:"、"Total Revenue:")解析非结构化文本并输出结构化 answer.(含金额清洗和风险标记列表);按页码过滤页面写入新文件;按页面文本内容(如包含 "CUSTOMER COPY" 且不含 "INTERNAL NOTES")筛选页面并导出。

  1. 需要从对账单、报表类 PDF 中提取账号、季度、营收等字段并输出 JSON 的数据处理人员
  2. 需要从多页客户文件包中筛出 "客户副本" 页、剔除内部备注页的运营或客服人员
  3. 需要按页码拆分大 PDF 或抽取指定页形成新文件的日常办公场景
  4. 需要用代码从头生成新 PDF 报告的开发者
  5. 想为 PDF 类任务编写确定性评测用例的 Agent 开发者,可参考该示例的 suite 与 grader 组织方式

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 零脚本依赖,纯指令技能,几乎可移植到任何支持文件系统和 Python 的 Agent 客户端
  • 示例代码完整可直接复用,覆盖提取、解析、拆分、过滤四类高频操作
  • 强调 "先查看文本再写解析" 的工作纪律,能显著减少基于猜测的正则失败
  • 附带 skill-optimizer 评测用例,可验证任务是否可靠完成
局限
  • 它是评测示例技能,覆盖面刻意较窄,不处理 OCR、加密 PDF、表格还原等复杂场景
  • 依赖特定的 /work/.venv 路径,直接复制到本地环境需要自行安装三个 Python 库
  • 无版本号、无独立维护说明,作为示例文件可能随仓库演进被改动
  • SKILL.md 未说明错误处理或失败回退策略

如何安装这个 Skill?

该技能是 skill-optimizer 仓库(fastxyz/skill-optimizer,MIT 许可)内的一个示例文件,位于 examples/workbench/pdf/references/pdf-skill/SKILL.md。仓库整体支持多种安装方式,例如 Claude Code:/plugin marketplace add fastxyz/skill-optimizer 后 /plugin install skill-optimizer@skill-optimizer;或通用技能 CLI:npx skills add fastxyz/skill-optimizer -a claude-code -y。若只想单独使用这个 PDF 技能文件,可将该 SKILL.md 复制到你客户端的技能目录;文档未说明针对此单个文件的专属安装命令。

如何使用这个 Skill?

把 SKILL.md 放入 Agent 的技能目录后,直接下达 PDF 任务即可,例如:"从 statement.pdf 提取账号和总营收,输出 answer." 或 "把 customer-packet.pdf 拆成只含客户副本的文件"。技能依赖 /work/.venv 中已安装的 pypdf、pdfplumber、reportlab;在其他环境中使用需先 pip 安装这三个库。核心工作流:先打印提取文本确认实际格式,再编写字段解析逻辑。

常见问题

这个技能会调用网络或外部 API 吗?
不会。SKILL.md 中的所有操作都是本地 Python 库对本地文件的处理,无需网络。
我能直接复用示例里的解析代码吗?
可以参考结构,但技能明确要求先实际查看你目标 PDF 提取出的文本,再决定字段解析规则,切勿照搬示例中的前缀假设。
它和 skill-optimizer 主技能是什么关系?
它是仓库评测工作台里的被测示例,用来演示 PDF 任务的评测组织方式;主技能 skill-optimizer 负责编写和运行评测,两者能力不能互相等同。
在没有 Docker 工作台的环境中能用吗?
指令本身可移植,但需自行准备 Python 环境并 pip 安装 pypdf、pdfplumber、reportlab,/work/.venv 路径不存在时需自行调整。

同仓库的其他 Skills

均来自 fastxyz/skill-optimizer

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